Compartilhar via

RunDetails Classe

Representa um widget do jupyter notebook usado para exibir o progresso do treinamento de modelo.

Um widget é assíncrono e fornece atualizações até que o treinamento seja concluído.

Inicialize o widget com a instância de execução fornecida.

Construtor

RunDetails(run_instance)

Parâmetros

Nome Description
run_instance
Obrigatório
Run

Execute a instância para a qual o widget será renderizado.
run_instance
Obrigatório
Run

Execute a instância para a qual o widget será renderizado.

Comentários

Um widget jupyter notebook do Azure ML mostra o progresso do treinamento de modelos, incluindo propriedades, logs e métricas. O tipo de widget selecionado é inferido implicitamente do run_instance. Você não precisa defini-lo explicitamente. Use o show método para iniciar a renderização do widget. Se o widget não estiver instalado, você verá um link para exibir o conteúdo em uma nova página do navegador. Depois de iniciar um experimento, você também pode ver o progresso do treinamento de modelo no portal do Azure usando o get_portal_url() método da Run classe.

O exemplo a seguir mostra como criar um widget e iniciá-lo:


   from azureml.widgets import RunDetails

   RunDetails(remote_run).show()

O exemplo completo está disponível em https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated-machine-learning/classification-credit-card-fraud/auto-ml-classification-credit-card-fraud.ipynb

Há suporte para os seguintes tipos de execuções:

  • StepRun: mostra propriedades de execução, logs de saída, métricas.

  • HyperDriveRun: mostra propriedades de execução pai, logs, execuções filho, gráfico de métricas primário e gráfico de coordenadas paralelas de hiperparâmetros.

  • AutoMLRun: mostra as execuções filho e o gráfico de métricas primário com a opção de selecionar métricas individuais.

  • PipelineRun: mostra nós em execução e não em execução de um pipeline, juntamente com a representação gráfica de nós e bordas.

  • ReinforcementLearningRun: mostra o status das execuções em tempo real. O Aprendizado de Reforço do Azure Machine Learning é atualmente um recurso de visualização. Para obter mais informações, consulte Aprendizado de reforço com o Azure Marchine Learning.

O pacote azureml-widgets é instalado quando você instala o SDK do Azure Machine Learning. No entanto, alguma instalação adicional pode ser necessária dependendo do ambiente.

  • Jupyter Notebooks: notebooks locais e de nuvem têm suporte total, com interatividade, atualizações automáticas assíncronas e execução de célula sem bloqueio.

  • JupyterLab: Talvez seja necessária mais uma instalação.

    1. Verifique se o pacote do azure-widgets está instalado e, caso contrário, instale-o.

      
   sudo -i pip install azureml-widgets

    2. Instale a Extensão do JupyterLab.

      
   sudo -i jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

    3. Após a instalação, reinicie o kernel em todos os notebooks em execução no momento.

      
   jupyter labextension list

  • Databricks: suporte parcial para widgets do Juypter Notebook. Quando você usar o widget, ele exibirá um link para exibir o conteúdo em uma nova página do navegador. Use com show o render_lib parâmetro definido como 'displayHTML'.

Métodos

get_widget_data

Recupere e transforme dados do histórico de execuções a serem renderizados pelo widget. Usado também para fins de depuração.
show

Renderize o widget e inicie o thread para atualizar o widget.

get_widget_data

Recupere e transforme dados do histórico de execuções a serem renderizados pelo widget. Usado também para fins de depuração.

get_widget_data(widget_settings=None)

Parâmetros

Nome Description
widget_settings
dict

Configurações a serem aplicadas ao widget. Configuração com suporte: 'depuração' (um booliano).

Valor padrão: None

Retornos

Tipo Description
dict

Dicionário que contém dados a serem renderizados pelo widget.

show

Renderize o widget e inicie o thread para atualizar o widget.

show(render_lib=None, widget_settings=None)

Parâmetros

Nome Description
render_lib
<xref:func>

A biblioteca a ser usada para renderização. Necessário apenas para o Databricks com o valor 'displayHTML'.

Valor padrão: None
widget_settings
dict

Configurações a serem aplicadas ao widget. Configuração com suporte: 'depuração' (um booliano).

Valor padrão: None